一种基于频繁项集的搜索引擎聚类浏览算法

发布时间：2018-11-09 13:15

【摘要】：搜索引擎的聚类浏览技术可以帮助用户更好地在搜索引擎返回的结果中定位自己感兴趣的信息。TS-FIC算法通过加工关联规则挖掘出来的频繁项集作为类标签,形成初始聚类,利用频繁项集之间的语义关系,把初始聚类组织成树结构。在形成最终聚类时,引入语义相似度作为计算类相似度的一个考量方面,最后利用一种新的排序方案把最终结果排序显示给用户。实验表明,该算法具有一定可行性,并在效率与聚类精度方面有不错表现。
[Abstract]:The clustering and browsing technology of search engine can help users to locate the information they are interested in better in the results returned by search engines. TS-FIC algorithm uses frequent itemsets mined by processing association rules as cluster labels to form initial clustering. Using the semantic relation between frequent itemsets, the initial clustering is organized into tree structure. When the final clustering is formed, semantic similarity is introduced as an aspect of computing class similarity. Finally, a new sorting scheme is used to display the final results to users. Experiments show that the algorithm is feasible and has good performance in efficiency and clustering accuracy.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：中科院软件所开放课题基金资助项目(SYSKF0701) 国家自然科学基金资助项目(61070062)
【分类号】：TP391.1

【共引文献】

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本文编号：2320513